Исследование фокусируется на улучшении масштабируемости и производительности модели искусственного интеллекта с помощью использования многоголовой смеси экспертов.

Разреженные смеси экспертов (SMoE) в AI

Большие модели для эффективности: Большие языковые модели (LLM) и большие мультимодальные модели (LMM) демонстрируют свою эффективность, но сталкиваются с ограничениями в скорости вывода.

Проблема и решение

Увеличение размера модели снижает скорость вывода, но разреженные смеси экспертов (SMoE) предлагают решение этой проблемы.

Преимущества MH-MoE

Многоголовая смесь экспертов (MH-MoE) обеспечивает высокую эффективность, разбивая токены на подтокены и направляя их к различным экспертам.

Превосходство MH-MoE

MH-MoE демонстрирует более эффективное обучение и превосходит другие модели в различных задачах.

Простая реализация и интеграция

Предложенная MH-MoE облегчает безшовную интеграцию с другими фреймворками SMoE, улучшая производительность с легкостью.

Полезные ссылки:

• AI Lab in Telegram @itinai – бесплатная консультация